生成AI導入で最初から全社共通の正解を作ろうとすると、検討項目が増え、動き出せません。30日AIパイロットは、対象業務と利用者を絞り、短い期間で効果とリスクを確認する方法です。
目的は成功を演出することではありません。続ける条件、直す条件、止める条件を判断できる証拠を集めることです。
1. 対象業務を1つ選ぶ
最初の業務は、頻度、負担、確認可能性、情報リスクの4点で選びます。効果が大きくても、顧客へ直接影響し、確認が難しい業務は初回に向きません。
| 判断軸 | 確認すること |
|---|---|
| 頻度 | 週に複数回発生するか |
| 負担 | 準備、転記、要約に時間がかかるか |
| 確認可能性 | 人間が正誤と品質を確認できるか |
| 情報リスク | 個人情報、契約情報、機密情報を避けられるか |
例として、公開情報を使う商談前調査、社内会議の要点整理、既存文書からのFAQ草案は、範囲を限定しやすい業務です。
2. 担当者と確認者を分ける
AIを操作する担当者と、出力を確認する人は同じとは限りません。顧客へ送る文章なら上長や顧客対応責任者、契約に触れるなら法務など、出力の影響に合わせて決めます。
- 実行担当者: AIへ入力し、初稿を作る
- 出力確認者: 事実、表現、抜け漏れを確認する
- 停止判断者: 継続できない問題が出た時に止める
3. 成果指標を作業前に決める
「便利だった」「使えそう」では、次の予算へつながりません。時間、品質、利用、リスクの4種類から、業務に合う指標を選びます。
- 時間: 初稿作成時間、確認時間、手戻り時間
- 品質: 修正箇所、事実誤り、抜け漏れ
- 利用: 対象者数、実行回数、完了率
- リスク: 入力禁止情報、誤送信、停止件数
時間が減っても確認負担が増えれば、業務全体では改善していません。作成と確認を分けて記録します。
4. 停止条件を先に書く
停止条件がないと、問題発生後に責任の押し付け合いが起きます。反対に、止められる条件があると現場は試しやすくなります。
- 許可されていない情報を入力した
- 人間が事実確認できない出力が続いた
- 顧客や従業員へ不利益が出る可能性がある
- 確認時間を含む総工数が増えた
5. 30日を4週に分ける
| 期間 | 行うこと | 残す証拠 |
|---|---|---|
| 1週目 | 業務、入力情報、担当、確認手順を確定 | 業務フロー、初期値 |
| 2週目 | 少人数で試行し、失敗を記録 | 実行ログ、修正点 |
| 3週目 | 指示と確認手順を改善 | 改善版テンプレ |
| 4週目 | 継続、修正、停止を判断 | 成果報告、次の業務候補 |
1枚にまとめる項目
- 対象業務と現状の手順
- 利用するAIと入力可能な情報
- 実行担当者、出力確認者、停止判断者
- 開始前の作業時間と品質
- 30日後に比較する成果指標
- 停止条件と問題報告先
- 週次レビュー日
計画前に、自社の詰まりを確認する
対象業務が曖昧なのか、情報管理が難しいのか、確認者が決まらないのかで、最初の設計は変わります。無料診断で7つの質問に答えると、次に合う支援を確認できます。